Как ИИ-агенты снижают нагрузку: кейсы
👨💻 Переход к агентам начинается с осознания, что ИИ – лишь инструмент, а не универсальное решение. Вместо того чтобы держать 10 вкладок Claude Code в браузере, DevOps-инженер Евгений Дехтярёв создал автономную систему на базе оркестратора Paperclip и моделей Claude (Opus/Sonnet).
Ниже мы описали, как агенты справляются с задачами команды из 50 разработчиков и менеджеров.
⏺ Рутина под ключ
На практике агенты отлично справляются с рутиной для оптимизации времени и ресурсов. Так, Claude Code самостоятельно создает техническое задание с соблюдением логики и контекста и по нему выполняет простую инфраструктурную задачу.
За месяц 34 тикета были отданы агентам:
⁃ GitLab CI/ Runners – 7
⁃ Kubernetes – 6
⁃ Storage/S3 – 6
⁃ Базы данных – 6
⁃ VM lifecycle – 4
⁃ Бэкапы. Домены – 4
⁃ Мониторинг (Grafana) – 1
⏺ Разбор алертов
Получив RO доступ к stage- и prod-средам, а также общий контекст системы, SRE-агент запускает разбор ошибок в системе оповещений. После диагностики он ставит гипотезу о первопричине ошибки и сообщает о результатах в тредах Slack-каналов. Так, разработчики сразу видят RCA и могут сразу приступить к внесению изменений.
⏺ FinOps по нескольким облакам
Для оптимизации облачных расходов команда должна держать руку на пульсе и обосновывать каждое техническое решение. Агент-аналитик упрощает ведение отчетности, собирает биллинг по всем провайдерам. С его помощью Евгений обнаружил подключенные мониторинг и логирование от Google. После отказа от сервисов команда сэкономила 400$ ежемесячно.
👀 Подробнее о ролях и задачах агентов, подводных камнях в работе – в записи выступления.
#devops #ai #агенты #кейс
Ниже мы описали, как агенты справляются с задачами команды из 50 разработчиков и менеджеров.
На практике агенты отлично справляются с рутиной для оптимизации времени и ресурсов. Так, Claude Code самостоятельно создает техническое задание с соблюдением логики и контекста и по нему выполняет простую инфраструктурную задачу.
За месяц 34 тикета были отданы агентам:
⁃ GitLab CI/ Runners – 7
⁃ Kubernetes – 6
⁃ Storage/S3 – 6
⁃ Базы данных – 6
⁃ VM lifecycle – 4
⁃ Бэкапы. Домены – 4
⁃ Мониторинг (Grafana) – 1
Получив RO доступ к stage- и prod-средам, а также общий контекст системы, SRE-агент запускает разбор ошибок в системе оповещений. После диагностики он ставит гипотезу о первопричине ошибки и сообщает о результатах в тредах Slack-каналов. Так, разработчики сразу видят RCA и могут сразу приступить к внесению изменений.
Для оптимизации облачных расходов команда должна держать руку на пульсе и обосновывать каждое техническое решение. Агент-аналитик упрощает ведение отчетности, собирает биллинг по всем провайдерам. С его помощью Евгений обнаружил подключенные мониторинг и логирование от Google. После отказа от сервисов команда сэкономила 400$ ежемесячно.
#devops #ai #агенты #кейс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍6🔥6❤5🤣1
🎉 Команда DevOps FM поздравляет с Днём системного администратора!
Забавно, что идеальный рабочий день системного администратора выглядит примерно так:
- мониторинг молчит;
- платформа управления ИТ-инцидентами не звонит;
- бэкапы успешно проходят проверку;
- пользователи не пишут «ничего не менял, оно само».
То есть когда инфраструктура незаметна, именно потому что очень много для этого сделано. Поздравляем всех, кто делает ее такой незаметной 🙌🏼
Желаем всем хороших выходных и спокойных дежурств!
#SysAdminDay
Забавно, что идеальный рабочий день системного администратора выглядит примерно так:
- мониторинг молчит;
- платформа управления ИТ-инцидентами не звонит;
- бэкапы успешно проходят проверку;
- пользователи не пишут «ничего не менял, оно само».
То есть когда инфраструктура незаметна, именно потому что очень много для этого сделано. Поздравляем всех, кто делает ее такой незаметной 🙌🏼
Желаем всем хороших выходных и спокойных дежурств!
#SysAdminDay
2🔥17❤6👍2
Интересно, как проходит ваш сегодняшний День системного администратора?
Anonymous Poll
27%
☕️ Чаи гоняю, все спокойно
40%
💻 Плановые задачи
11%
🚨 Тушу пожар
21%
🏖️ Отпуск/выходной
Новостной дайджест от DevOps FM!
🔔 Делимся свежими новостями, релизами и разборами инженерных практик за неделю.
🟡 В блоге Kubernetes вышел предварительный обзор версии 1.37, релиз которой запланирован на конец августа.
Разработчики рассказали о ключевых изменениях, которые планируется включить в релиз: более 20 новых экспериментальных функций, а также улучшения для динамического распределения ресурсов, сетевого стека и управления рабочими нагрузками. Подробнее читайте в обзоре.
⚫️ В том же блоге Kubernetes вышел анонс релиза Gateway API v1.6, в котором ресурсы TCPRoute и UDPRoute перешли в стабильный канал Standard.
Это обновление приносит переносимую и стабильную маршрутизацию трафика на L4-уровне. Детали читайте в официальном обзоре.
🟡 Исследователи Wiz обнаружили критическую цепочку уязвимостей CosmosEscape в Azure Cosmos DB (не без ИИ-помощника). Найденая брешь в API Gremlin позволяла полностью обойти изоляцию облака, получить доступ к внутреннему токену платформы и получить доступ на чтение и запись к базам данных любых клиентов, включая внутренние сервисы Microsoft вроде Teams и Copilot.
Microsoft уже полностью устранила проблему, переработав архитектуру безопасности. Подробный технический разбор читайте в материале The Hacker News.
⚫️ Компания Percona представила Technical Preview сервера для MongoDB 8.3, пропустив промежуточные ветки 8.1 и 8.2.
Сборка объединила улучшения сразу трех минорных релизов, включая новый планировщик запросов Cost-Based Ranker, а также прирост производительности до 195% при массовой вставке временных рядов.
Разработчики подчеркивают, что версия предназначена только для ознакомления — какие архитектурные изменения и новые лимиты памяти ждут СУБД, читайте в официальном блоге Percona.
🟡 В блоге Red Hat вышел технический обзор обновлений OpenShift, посвященный защищенным вычислениям и безопасности ИИ.
Одним из ключевых нововведений стал инструмент Agent Sandbox — изолированная среда на уровне виртуальных машин для безопасного запуска автономных ИИ-агентов и выполнения непроверенного кода.
Также технология конфиденциального ИИ на bare-metal серверах перешла в статус GA. Как новые механизмы защищают веса моделей на уровне процессора и GPU — читайте в обзоре.
⚫️ Исследователи обнаружили компрометацию npm-пакета keyv в рамках масштабной кампании Shai-Hulud (“Дюна”, привет).
Вредоносный код запускался через lifecycle-скрипт preinstall и мог извлекать секреты из окружений разработки и CI/CD-пайплайнов, включая токены облачных сервисов.
Зараженные версии удалены из npm. Проверить затронутые зависимости и индикаторы компрометации можно в техническом разборе Wiz.
#новостная_подборка #devops #kubernetes #security #cloudsecurity #mongodb #openshift #supplychain #npm
🔔 Делимся свежими новостями, релизами и разборами инженерных практик за неделю.
🟡 В блоге Kubernetes вышел предварительный обзор версии 1.37, релиз которой запланирован на конец августа.
Разработчики рассказали о ключевых изменениях, которые планируется включить в релиз: более 20 новых экспериментальных функций, а также улучшения для динамического распределения ресурсов, сетевого стека и управления рабочими нагрузками. Подробнее читайте в обзоре.
⚫️ В том же блоге Kubernetes вышел анонс релиза Gateway API v1.6, в котором ресурсы TCPRoute и UDPRoute перешли в стабильный канал Standard.
Это обновление приносит переносимую и стабильную маршрутизацию трафика на L4-уровне. Детали читайте в официальном обзоре.
🟡 Исследователи Wiz обнаружили критическую цепочку уязвимостей CosmosEscape в Azure Cosmos DB (не без ИИ-помощника). Найденая брешь в API Gremlin позволяла полностью обойти изоляцию облака, получить доступ к внутреннему токену платформы и получить доступ на чтение и запись к базам данных любых клиентов, включая внутренние сервисы Microsoft вроде Teams и Copilot.
Microsoft уже полностью устранила проблему, переработав архитектуру безопасности. Подробный технический разбор читайте в материале The Hacker News.
⚫️ Компания Percona представила Technical Preview сервера для MongoDB 8.3, пропустив промежуточные ветки 8.1 и 8.2.
Сборка объединила улучшения сразу трех минорных релизов, включая новый планировщик запросов Cost-Based Ranker, а также прирост производительности до 195% при массовой вставке временных рядов.
Разработчики подчеркивают, что версия предназначена только для ознакомления — какие архитектурные изменения и новые лимиты памяти ждут СУБД, читайте в официальном блоге Percona.
🟡 В блоге Red Hat вышел технический обзор обновлений OpenShift, посвященный защищенным вычислениям и безопасности ИИ.
Одним из ключевых нововведений стал инструмент Agent Sandbox — изолированная среда на уровне виртуальных машин для безопасного запуска автономных ИИ-агентов и выполнения непроверенного кода.
Также технология конфиденциального ИИ на bare-metal серверах перешла в статус GA. Как новые механизмы защищают веса моделей на уровне процессора и GPU — читайте в обзоре.
⚫️ Исследователи обнаружили компрометацию npm-пакета keyv в рамках масштабной кампании Shai-Hulud (“Дюна”, привет).
Вредоносный код запускался через lifecycle-скрипт preinstall и мог извлекать секреты из окружений разработки и CI/CD-пайплайнов, включая токены облачных сервисов.
Зараженные версии удалены из npm. Проверить затронутые зависимости и индикаторы компрометации можно в техническом разборе Wiz.
#новостная_подборка #devops #kubernetes #security #cloudsecurity #mongodb #openshift #supplychain #npm
2🔥4👍3❤2
🎙 Что послушать на выходных: Kubernetes и энергопотребление
В пятницу делимся свежим выпуском Kubernetes Podcast про Project Kepler — open-source проект для наблюдения за энергопотреблением Kubernetes-нагрузок.
В гостях Ники Маноледаки, Staff Platform Engineer в Grafana Labs и мейнтейнер Project Kepler. Вместе с ведущими она обсуждает, как оценивать энергопотребление рабочих нагрузок, какие метрики для этого можно собирать и почему получить реально точные данные не так просто.
Отдельно поговорили о том, зачем Kepler недавно переписали, как проект использует eBPF и Prometheus и при чём здесь растущие вычислительные нагрузки AI.
🎧 Выпуск «Measuring Sustainability via Project Kepler» послушать можно здесь.
Желаем приятного прослушивания и хороших выходных! А тем, кто дежурит🛡, — спокойных смен 🙌🏼
#подкаст #devops #kubernetes #observability #opensource
В пятницу делимся свежим выпуском Kubernetes Podcast про Project Kepler — open-source проект для наблюдения за энергопотреблением Kubernetes-нагрузок.
В гостях Ники Маноледаки, Staff Platform Engineer в Grafana Labs и мейнтейнер Project Kepler. Вместе с ведущими она обсуждает, как оценивать энергопотребление рабочих нагрузок, какие метрики для этого можно собирать и почему получить реально точные данные не так просто.
Отдельно поговорили о том, зачем Kepler недавно переписали, как проект использует eBPF и Prometheus и при чём здесь растущие вычислительные нагрузки AI.
🎧 Выпуск «Measuring Sustainability via Project Kepler» послушать можно здесь.
Желаем приятного прослушивания и хороших выходных! А тем, кто дежурит🛡, — спокойных смен 🙌🏼
#подкаст #devops #kubernetes #observability #opensource
2🔥5❤2👍2
KYAML vs YAML: зачем усложнять простое?
YAML давно стал привычным инструментом для DevOps. Но у него есть обратная сторона: неявные типы, зависимость структуры от отступов и множество возможностей, которые Kubernetes на самом деле не использует.
Kubernetes предлагает более строгий подход к конфигурациям — KYAML и описывает его преймущества в своем блоге. Идея в том, чтобы оставить от YAML только то, что действительно нужно Kubernetes, и убрать неоднозначности.
Что получает DevOps?
🟡 меньше зависимости от отступов;
🟡 более предсказуемую работу со строками и типами;
🟡 явное обозначение списков [] и структур {};
🟡 более удобную работу с генерацией, шаблонами и автоматизацией;
🟡 KYAML остаётся валидным YAML и рассчитан на совместимость с существующими YAML-парсерами.
Но есть и другая сторона. Среди обсуждений инженеров можно встретить мнение, что KYAML не избавляет Kubernetes-конфиги от сложности, объясняя это тем, что:
🟡 KYAML не уберёт Helm-шаблоны, огромные манифесты и десятки взаимосвязанных параметров. А значит, вместо решения основной проблемы можно получить ещё один формат, который команде придётся изучать и поддерживать;
🟡YAML уже встроен практически во всю DevOps-экосистему — от IDE и линтеров до CI/CD-инструментов. KYAML — новый подход, а значит, не все инструменты одинаково хорошо его поддерживают.
И здесь возникает главный вопрос:
KYAML действительно решает проблемы YAML — или просто вводит более строгие правила там, где и так всё работало?
👀 А вы бы использовали KYAML в своих проектах, либо же обычного YAML вам вполне хватает? Поделитесь мыслями.
YAML давно стал привычным инструментом для DevOps. Но у него есть обратная сторона: неявные типы, зависимость структуры от отступов и множество возможностей, которые Kubernetes на самом деле не использует.
Kubernetes предлагает более строгий подход к конфигурациям — KYAML и описывает его преймущества в своем блоге. Идея в том, чтобы оставить от YAML только то, что действительно нужно Kubernetes, и убрать неоднозначности.
Что получает DevOps?
🟡 меньше зависимости от отступов;
🟡 более предсказуемую работу со строками и типами;
🟡 явное обозначение списков [] и структур {};
🟡 более удобную работу с генерацией, шаблонами и автоматизацией;
🟡 KYAML остаётся валидным YAML и рассчитан на совместимость с существующими YAML-парсерами.
Но есть и другая сторона. Среди обсуждений инженеров можно встретить мнение, что KYAML не избавляет Kubernetes-конфиги от сложности, объясняя это тем, что:
🟡 KYAML не уберёт Helm-шаблоны, огромные манифесты и десятки взаимосвязанных параметров. А значит, вместо решения основной проблемы можно получить ещё один формат, который команде придётся изучать и поддерживать;
🟡YAML уже встроен практически во всю DevOps-экосистему — от IDE и линтеров до CI/CD-инструментов. KYAML — новый подход, а значит, не все инструменты одинаково хорошо его поддерживают.
И здесь возникает главный вопрос:
KYAML действительно решает проблемы YAML — или просто вводит более строгие правила там, где и так всё работало?
👀 А вы бы использовали KYAML в своих проектах, либо же обычного YAML вам вполне хватает? Поделитесь мыслями.
2❤5👍4🔥3
В эфире DevOps FM – срединедельный дайджест новостей и статей!
⏺ 10 августа Docker выпустил обновление Docker VMM, переведя технологию в статус Public Beta.
Docker VMM — новый уровень виртуализации для Docker Desktop, который сделает работу контейнеров на Mac и Windows быстрее и стабильнее. Среди заявленных улучшений — более быстрый запуск контейнеров, ускоренный файловый I/O и более эффективное управление памятью. Сейчас технология доступна в Docker Desktop 4.86, а финальный релиз по имеющейся информации запланирован на конец октября.
Подробнее о том, что изменилось и как попробовать новый VMM — в блоге Docker.
⏺ После двух месяцев разработки Линус Торвальдс представил релиз ядра Linux 7.2.
Новая версия ядра традиционно приносит изменения в подсистемах, драйверах и производительности. Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.
⏺ Debian обсуждают использование AI при разработке.
Debian объявили о начале общего голосования разработчиков по вопросу использования больших языковых моделей и AI-инструментов при разработке дистрибутива.
Прием голосов будет осуществляться до 28 августа. Как проходит голосование и какие позиции обсуждаются — читайте в OpenNET.
⏺ GitHub пережил масштабный сбой.
17 августа проблемы затронули сразу несколько ключевых сервисов платформы: Web и API показывали около 20% ошибок, а количество неудачных запросов к архивам и Raw-контенту доходило до 50%. Были затронуты Actions, Pull Requests, Issues, Webhooks, Copilot и другие сервисы.
GitHub постепенно восстановил сервисы. В качестве причины сбоев эксперты предположили сетевые инциденты в Amazon Web Services. Подробнее о масштабах сбоя — в статье.
#новостная_подборка #devops #github #docker #linux #debian
Docker VMM — новый уровень виртуализации для Docker Desktop, который сделает работу контейнеров на Mac и Windows быстрее и стабильнее. Среди заявленных улучшений — более быстрый запуск контейнеров, ускоренный файловый I/O и более эффективное управление памятью. Сейчас технология доступна в Docker Desktop 4.86, а финальный релиз по имеющейся информации запланирован на конец октября.
Подробнее о том, что изменилось и как попробовать новый VMM — в блоге Docker.
Новая версия ядра традиционно приносит изменения в подсистемах, драйверах и производительности. Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.
Debian объявили о начале общего голосования разработчиков по вопросу использования больших языковых моделей и AI-инструментов при разработке дистрибутива.
Прием голосов будет осуществляться до 28 августа. Как проходит голосование и какие позиции обсуждаются — читайте в OpenNET.
17 августа проблемы затронули сразу несколько ключевых сервисов платформы: Web и API показывали около 20% ошибок, а количество неудачных запросов к архивам и Raw-контенту доходило до 50%. Были затронуты Actions, Pull Requests, Issues, Webhooks, Copilot и другие сервисы.
GitHub постепенно восстановил сервисы. В качестве причины сбоев эксперты предположили сетевые инциденты в Amazon Web Services. Подробнее о масштабах сбоя — в статье.
#новостная_подборка #devops #github #docker #linux #debian
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤4🔥3👍2
Пятничное чтиво от DevOps FM
📚AI-агенты постепенно заходят в DevOps: получают доступ к коду, инфраструктуре, CI/CD и production. Сегодня читаем о том, как безопасно управлять системами, которые умеют действовать самостоятельно.
⏺ 12 августа Docker представил Agent Baseline — набор практических рекомендаций для безопасного внедрения AI-агентов. В центре внимания — least privilege, наблюдаемость, аудит и возможность остановить агента, а не просто надеяться, что модель будет вести себя правильно. Подробнее читайте в статье.
⏺ CNCF смотрит на проблему с другой стороны: если AI становится частью production, то где проходит граница между ML-командой, DevOps и Platform Engineering? И кто в итоге отвечает за надёжность всей этой системы? Подробнее читайте здесь.
⏺ В разборе кейса Hugging Face хорошо показывает, почему вопрос контроля уже не теоретический. В ходе инцидента исследователи восстановили около 17 600 действий агента, объединённых примерно в 6 280 цепочек.
⏺ GitLab, в свою очередь, показывает, как можно встроить AI-агентов в существующую инфраструктуру с учётом требований безопасности. В новой статье компания рассказывает об AI Gateway для GitLab Dedicated, который позволяет контролировать используемые модели и сохранять AI-обработку внутри выбранного региона. Подробнее читайте в статье.
👀Получается интересный сдвиг: раньше DevOps автоматизировал процессы, а теперь ему предстоит ещё и управлять AI-агентами.
И теперь главный вопрос — какие права мы готовы дать AI и насколько быстро сможем его остановить, если что-то пойдет не так? Пишите свое мнение в комментариях.
Желаем приятного чтения и хороших выходных!
#пятничноечтиво #devops #ai
📚AI-агенты постепенно заходят в DevOps: получают доступ к коду, инфраструктуре, CI/CD и production. Сегодня читаем о том, как безопасно управлять системами, которые умеют действовать самостоятельно.
👀Получается интересный сдвиг: раньше DevOps автоматизировал процессы, а теперь ему предстоит ещё и управлять AI-агентами.
И теперь главный вопрос — какие права мы готовы дать AI и насколько быстро сможем его остановить, если что-то пойдет не так? Пишите свое мнение в комментариях.
Желаем приятного чтения и хороших выходных!
#пятничноечтиво #devops #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤6👍3🔥1
DevOps через Git: насколько реально управлять всей инфраструктурой и deployment из Git?
Что, если от создания VPC до выката приложения в Kubernetes вообще не заходить в AWS руками? Именно такой сценарий GitLab разбирает в статье — и он хорошо показывает, куда движется современный DevOps.
Если сильно упростить, схема примерно такая:
Git → GitLab CI/CD → OpenTofu → AWS/EKS → Argo CD → приложение
OpenTofu создаёт и изменяет инфраструктуру, GitLab CI/CD управляет процессом и сборкой, а Argo CD следит за состоянием Kubernetes и синхронизирует его с Git.
Вместо привычного сценария:
Получаем:
И вот это уже интереснее, чем просто очередная связка инструментов.
IaC + CI/CD + GitOps постепенно превращаются в единую декларативную цепочку, где Git становится источником истины не только для кода, но и для окружения.
Плюсы очевидны:
⏺ меньше ручных действий;
⏺ изменения проходят review;
⏺ инфраструктура воспроизводима;
⏺ rollback часто превращается в git revert;
⏺ окружение можно восстановить из кода.
Но ведь чем больше production мы передаём автоматизации, тем важнее становится надёжность самого control plane.
Отсюда возникают следующие вопросы:
⏺ Что делать, если GitLab недоступен?
⏺ Как внести emergency change?
⏺ Кто имеет break-glass доступ?
⏺ Можно ли восстановить инфраструктуру, если недоступны инструменты, которые ей управляют?
И, пожалуй, это один из интересных вопросов современного DevOps — что важнее: полностью исключить ручные изменения или сохранить возможность быстро обойти автоматизацию в аварийной ситуации? Делитесь своим мнением в комментариях💬
Желаем продуктивной недели и спокойных дежурных смен!
Что, если от создания VPC до выката приложения в Kubernetes вообще не заходить в AWS руками? Именно такой сценарий GitLab разбирает в статье — и он хорошо показывает, куда движется современный DevOps.
Если сильно упростить, схема примерно такая:
Git → GitLab CI/CD → OpenTofu → AWS/EKS → Argo CD → приложение
OpenTofu создаёт и изменяет инфраструктуру, GitLab CI/CD управляет процессом и сборкой, а Argo CD следит за состоянием Kubernetes и синхронизирует его с Git.
Вместо привычного сценария:
> Зайди в AWS, поправь вот это.
> Потом сделай kubectl apply.
> А почему staging теперь отличается от production?
Получаем:
> Изменение инфраструктуры — commit.
> Изменение приложения — commit.
> Дальше автоматика сама приводит окружение к нужному состоянию.
И вот это уже интереснее, чем просто очередная связка инструментов.
IaC + CI/CD + GitOps постепенно превращаются в единую декларативную цепочку, где Git становится источником истины не только для кода, но и для окружения.
Плюсы очевидны:
Но ведь чем больше production мы передаём автоматизации, тем важнее становится надёжность самого control plane.
Отсюда возникают следующие вопросы:
И, пожалуй, это один из интересных вопросов современного DevOps — что важнее: полностью исключить ручные изменения или сохранить возможность быстро обойти автоматизацию в аварийной ситуации? Делитесь своим мнением в комментариях
Желаем продуктивной недели и спокойных дежурных смен!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤8🔥4👍2
Новостной дайджест от DevOps FM!
⌨️ Делимся свежими новостями и релизами за прошедшую неделю.
⏺ Kubeflow получил статус CNCF Graduated.
Kubeflow получил высший статус зрелости в CNCF. Проект объединяет инструменты для построения AI/ML-платформ на Kubernetes — от подготовки данных и обучения моделей до inference.
Для DevOps это ещё один сигнал: Kubernetes всё активнее становится инфраструктурой для AI — от обучения моделей до inference и serving. Детали читайте в статье.
⏺ AWS продолжает развивать Argo CD в EKS.
В понедельник мы разбирали сценарий, где Git становится control plane для инфраструктуры и deployment. Теперь AWS расширяет возможности настройки управляемой Argo CD Capability в EKS — в частности, добавляет поддержку кастомных health checks и параметров сравнения ресурсов.
Похоже, AWS постепенно углубляет интеграцию GitOps с EKS, беря на себя всё больше операционных задач по управлению Argo CD. Подробнее — в блоге AWS.
⏺ IncidentRelay 2.0 — новый релиз self-hosted incident management.
Open-source проект для управления дежурствами, маршрутизации алертов и incident response получил новый major-релиз.
IncidentRelay ориентирован на SRE и DevOps-команды, которым нужна self-hosted альтернатива облачным платформам управления инцидентами.
Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.
⏺ GitHub опубликовал разбор масштабного сбоя 17 августа.
Напомним, тогда GitHub был недоступен или работал с ошибками почти 8 часов. Теперь компания раскрыла детали: проблема с autoscaling Istio sidecar-подов привела к перегрузке сети и каскаду отказов.
Ситуацию дополнительно усугубили агрессивные retry: нагрузка на отдельные сервисы выросла многократно.
Получился отличный пример того, как ошибка в автоматическом масштабировании + retry storm могут превратить локальную проблему в большой outage.
Подробнее — в разборе GitHub.
#devops #инциденты #gitlab #kubeflow
Kubeflow получил высший статус зрелости в CNCF. Проект объединяет инструменты для построения AI/ML-платформ на Kubernetes — от подготовки данных и обучения моделей до inference.
Для DevOps это ещё один сигнал: Kubernetes всё активнее становится инфраструктурой для AI — от обучения моделей до inference и serving. Детали читайте в статье.
В понедельник мы разбирали сценарий, где Git становится control plane для инфраструктуры и deployment. Теперь AWS расширяет возможности настройки управляемой Argo CD Capability в EKS — в частности, добавляет поддержку кастомных health checks и параметров сравнения ресурсов.
Похоже, AWS постепенно углубляет интеграцию GitOps с EKS, беря на себя всё больше операционных задач по управлению Argo CD. Подробнее — в блоге AWS.
Open-source проект для управления дежурствами, маршрутизации алертов и incident response получил новый major-релиз.
IncidentRelay ориентирован на SRE и DevOps-команды, которым нужна self-hosted альтернатива облачным платформам управления инцидентами.
Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.
Напомним, тогда GitHub был недоступен или работал с ошибками почти 8 часов. Теперь компания раскрыла детали: проблема с autoscaling Istio sidecar-подов привела к перегрузке сети и каскаду отказов.
Ситуацию дополнительно усугубили агрессивные retry: нагрузка на отдельные сервисы выросла многократно.
Получился отличный пример того, как ошибка в автоматическом масштабировании + retry storm могут превратить локальную проблему в большой outage.
Подробнее — в разборе GitHub.
#devops #инциденты #gitlab #kubeflow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍4❤3🔥2
Подборка интерактивных тренажеров для DevOps
⌨️ В эту пятницу собрали тренажеры, где можно на практике разбирать нетривиальные сценарии Kubernetes, networking и troubleshooting.
⏺ Deadnodes — тренировка в формате production-инцидента: получаем сломанное окружение, ищем root cause и восстанавливаем систему. Есть сценарии по Linux, Kubernetes, networking и базам данных.
⏺ iximiuz Labs — набор hands-on лабораториий с Linux, контейнерами и Kubernetes. Можно самостоятельно разбирать networking, container internals и troubleshooting-сценарии разной сложности.
⏺ Anycast и BGP — меняем маршруты и отключаем PoP, чтобы посмотреть, что происходит с трафиком и TCP-соединениями. Можно разобрать проблемы с long-lived connections и capacity при отказе части инфраструктуры.
⏺ Kubernetes Scheduler Simulator — практика работы с Filter/Score, resource requests, taints и tolerations. Можно посмотреть, почему Pod оказывается Pending, и сравнить стратегии размещения.
Сохраняйте подборку, чтобы попробовать эти сценарии на практике и проверить свои навыки troubleshooting.
Хорошей практики и приятных выходных! Делитесь своими любимыми тренажерами в комментариях.
#девопс #тренажеры
Сохраняйте подборку, чтобы попробовать эти сценарии на практике и проверить свои навыки troubleshooting.
Хорошей практики и приятных выходных! Делитесь своими любимыми тренажерами в комментариях.
#девопс #тренажеры
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍10❤4🔥1